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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于QPSO‑MSVM的控制集群故障检测方法，步骤如下：对目标集群系统的故障进行分类，并构建特征向量；根据SDN控制集群故障的分类特征实时采集特征向量，并将采集的特征向量分为训练样本和测试样本；采用一对多支持向量机算法，构建基于改进的多类SVM的控制集群故障检测模型；采用量子粒子群算法优化多类SVM故障检测模型中的参数；采用一对多SVM分类算法构建多类SVM控制集群故障检测分类器；将测试样本作为输入样本通过多类SVM控制集群故障检测分类器进行故障检测，输出控制集群故障检测结果。该方法应用于基于SDN的控制集群等系统的故障检测，应用该方法可提高控制集群系统故障检测的准确性和效率。

主权项：1.一种基于QPSO-MSVM的控制集群故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，分析目标控制集群系统，根据基于SDN的控制集群系统中软硬件的多样性和复杂性、以及网络结构和流量这些性能要素对目标控制集群系统的故障进行分类，并构建特征向量；步骤2，根据SDN控制集群故障的分类特征实时采集特征向量，并将采集到的特征向量分为训练样本和测试样本；步骤3，采用一对多支持向量机算法，构建基于改进的多类SVM的控制集群故障检测模型；步骤4，通过量子粒子群算法优化多类SVM的控制集群故障检测模型中的参数；步骤5，将采集到的特征向量中的训练样本分为四组，采用一对多SVM分类算法得到四个不同的控制集群故障分类器，构建多类SVM控制集群故障检测分类器；步骤6，将测试样本作为输入样本，通过多类SVM控制集群故障检测分类器进行故障检测，输出控制集群故障检测结果；步骤1中将目标控制集群系统的故障T分为四类：T1为控制集群系统故障特征向量、T2为控制集群程序故障特征向量、T3为控制集群网络故障特征向量，T4为控制集群系统主机节点故障特征向量，其定义分别如式1-4所示：T1＝SRT，SDT，STP，CRU1T2＝PDT，POT，PBT，IOC2T3＝NFT，ND，NPL，NCP3T4＝CP，MP，DP，IOP4其中，T1包含系统运行时间SRT、系统宕机时间SDT、系统吞吐量STP、系统资源利用率CRU；T2包含进程死锁时间PDT、进程超时时间POT、程序崩溃时间PBT、非法操作次数IOC；T3包含网络故障时间NFT、网络延迟ND、网络丢包率NPL、网络覆盖率NCP；T4包含CPU使用率CP、内存使用率MP、磁盘使用率DP、IO使用率IOP；步骤2在实时采集特征向量时，分别通过以下公式计算特征向量T1，T2，T3，T4的动态值，具体步骤如下：步骤2.1，统计系统运行时间SRT，统计系统宕机时间SDT，计算系统吞吐量STP方法如式5所示，计算系统资源利用率CRU方法如式6，STP＝AnAt5CRU＝RcRn6其中，An表示系统请求总数，At表示系统请求总时长，Rn表示系统资源总量，Rc表示系统实时资源使用量；步骤2.2，统计进程死锁时间PDT，统计进程超时时间POT，统计程序崩溃时间PBT、统计非法操作次数IOC；步骤2.3，统计网络故障时间NFT，统计网络延迟ND，计算网络丢包率NPL方法如式7所示，计算网络覆盖率NCP方法如式8所示，NPL＝PlPn7NCP＝CrCn8其中，Pn表示所传数据包总数，Pl表示数据包丢失数，Cn表示网络可连通的节点总数，Cr表示网络可正常连通的节点数；步骤2.4，计算CPU使用率CP方式如式9所示，计算内存使用率MP方式如式10所示，计算磁盘使用率DP方式如式11所示，计算IO使用率IOP方式如式12所示：CP＝1-FtTn9MP＝MuMn10DP＝DuDn11IOP＝IOtIOn12其中，Tn表示总的CPU时间，Ft表示空闲时间，Mn表示总内存的大小，Mu表示已使用内存大小，Dn表示磁盘总空间，Du表示进程运行时所占用的磁盘空间，IOt表示间隔时间内的IO数，IOn表示IO总数。

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